Lucas Toshio Ito 
Página com arquivo do script em Quarto
# Pacores utilizados
library(ggplot2) # gráficos
library(RColorBrewer) # paletas de cores no R
library(plyr) # manipular tabelas
library(dplyr) # manipular tabelas
library(ggdist) # violino plot
library(Hmisc) # montar matriz de correlação
library(ggcorrplot) # montar gráficos da matriz de correlação
library(plotly) # gráficos interativos
Para cada tipo de variável há uma representação mais adequada de gráficos e tabelas. Nesse tutorial, focaremos na elaboração de gráficos que mostrem adequadamente os resultados que queremos visualizar. Afinal, uma tabela nem sempre resume os dados de forma eficiente, por isso os gráficos são importantes aliados.
Visualizamos os dados porque é mais fácil aprender com algo que podemos ver em vez de ler. E, felizmente, para os analistas de dados e cientistas de dados que utilizam o R, existe um pacote no tidyverse chamado de ggplot2 que torna fácil a visualização de dados num instante!
O ggplot2 é um sistema para criar gráficos, baseado na Gramática dos Gráficos (The Grammar of Graphics), que nos permite criar gráficos de forma rápida e eficiente para descobrir padrões nos nossos dados. Sempre é essencial plotar seus dados para tornar os dados complexos que estão tabelados em uma forma mais simplificada de visuaização.
Nesse tutorial iremos tratar da estrutura básica do código para utilizar o ggplot2 e como montar alguns dos tipos de gráficos mais utilizados:
Um ggplot padrão precisa de três itens essenciais que você deve especificar: os dados, a estética e uma geometria. Adicionalmente existem outros parâmetros que podemos adicionar, como por exemplo temas visuais.
Sempre começamos um gráfico adicionando os dados na função do {ggplot2} ~ ggplot(data = df) ~ que apenas informa à função que vamos trabalhar com esses dados. Na maioria dos casos, você pode querer representar graficamente duas variáveis uma no eixo x e outra no eixo y, estas são estéticas posicionais e, portanto, adicionamos na estética do gráfico ~ aes(x = var1, y = var2). Existem muitas geometrias diferentes que podem ser adicionadas a um ggplot por padrão, onde vamos dizer ao {ggplot2} qual forma queremos usar, por exemplo, adicionando geom_point() para criar um gráfico de dispersão.
Exemplos de estrutura geral do {ggplot2}:
ggplot(data = df, aes(x = var1, y = var2))+
geom_point()No R existem diversas cores que já estão inclusas, porém também podemos usar diversas paletas de cores pré-definidas que podem ser utilizadas nos gráficos do ggplot. Algumas dessas paletas estão disponíveis no pacote {RColorBrewer}, onde possuimos uma variedade de paletas que podem ser manipuladas.
display.brewer.all()
Se você tiver interesse em mais paletas olhe o pacote {paletter}, que possui uma incrível coleção de milhares de paletas de cores de diversos pacotes! Alguns exemplos de paletas de cores interessantes nesse pacote são {colorblindr} e {NatParksPalettes} no R.
Em novembro de 2018, um surto de intoxicação alimentar por enterotoxina estafilocócica ocorreu após pessoas almoçarem em um simpósio, promovido por uma universidade privada, no município de Verde Oliva.
A alimentação servida foi preparada na cozinha de uma empresa terceirizada e enviada ao local do evento por meio de vans sem refrigeração. O cardápio foi composto por: salada de folhas verdes, tomate, cenoura e pepino, pão francês, medalhão ao molho madeira, macarrão espaguete sem molho, molho de queijo, molho ao sugo, pudim de leite condensado, salada de frutas, suco de laranja e água.
O almoço ocorreu por volta das 13:00h. Os primeiros casos do surto começaram a apresentar sintomas típicos de intoxicação alimentar, como náusea, vômito, cólica abdominal e diarreia, uma hora após a ingestão dos alimentos.
No total, 200 pessoas participaram do simpósio. Das 150 pessoas que almoçaram no local do evento, 50 adoeceram. Foram considerados casos do surto as pessoas que apresentaram vômito e/ou diarreia após terem se alimentado com pelo menos um dos itens servidos no evento.
Com a investigação do surto alimentar pretende-se identificar quais alimentos possivelmente provocaram a intoxicação no evento científico.
surto <- readxl::read_excel("surto.xlsx",
sheet = "Plan1")
surto <- mutate(surto,
caso = factor(caso, labels=c('Não','Sim')),
sexo = factor(sexo, labels=c("Feminino","Masculino")),
ocupa = factor(ocupa),
diarreia = factor(diarreia, labels=c('Não','Sim')),
colica = factor(colica, labels=c('Não','Sim')),
vomito = factor(vomito, labels=c('Não','Sim')),
nausea = factor(nausea, labels=c('Não','Sim')),
cefaleia = factor(cefaleia, labels=c('Não','Sim')),
desidratacao = factor(desidratacao, labels=c('Não','Sim')),
febre = factor(febre, labels=c('Não','Sim')),
servsaude = factor(servsaude, labels=c('Não','Sim')),
gravidade = factor(gravidade,order = TRUE, labels=c('Leve','Moderado',"Grave")),
salada = factor(salada, labels=c('Não','Sim')),
pao = factor(pao, labels=c('Não','Sim')),
medalhao = factor(medalhao, labels=c('Não','Sim')),
macarrao = factor(macarrao, labels=c('Não','Sim')),
molhoqueijo = factor(molhoqueijo, labels=c('Não','Sim')),
molhoverm = factor(molhoverm, labels=c('Não','Sim')),
pudim = factor(pudim, labels=c('Não','Sim')),
frutas = factor(frutas, labels=c('Não','Sim')),
agua = factor(agua, labels=c('Não','Sim')),
suco = factor(suco, labels=c('Não','Sim'))
)
O número de variáveis, o tipo de variável e qual seu objetivo na análise determina qual o gráfico que melhor representa aqueles dados. Assim, sempre é necessário estudar seu banco de dados e compreender como as variáveis estão organizadas.
(surto %>% # Data.frame
ggplot(aes(x = ocupa, fill = ocupa)) + # Coluna de interesse
geom_bar() + # Formato de barras
theme_minimal() + # Tema com fundo branco
theme(plot.title = element_text(size=20, face="bold.italic"), # Aumentar o tamanho do título e deixar em negrito/itálico
plot.subtitle = element_text(size=12, color="gray34", face="bold.italic"))+ # Aumentar o tamanho do subtítulo e deixar em negrito/itálico
labs(title = "Gráfico de Barras", # Título
subtitle = "Ocupação", # Subtítulo
x = "Ocupação", # Título do eixo x
y = "Frequência Absoluta (N)", # Título do eixo y
fill = "Ocupação")+ # Título da legenda
scale_fill_brewer(palette="Set1")) # Cor das barras
(surto %>% # Data.frame
ggplot(aes(x = ocupa)) + # Coluna de interesse
geom_bar(aes(y = (after_stat(count))/sum(after_stat(count))))) # Formato de barras na forma de porcentagem relativa
(surto %>% # Data.frame
ggplot(aes(x = ocupa, fill = ocupa)) + # Coluna de interesse
geom_bar(aes(y = (after_stat(count))/sum(after_stat(count))))+ # Formato de barras na forma de porcentagem relativa
scale_y_continuous(labels=scales::percent, #mudança de escala do eixo y para percentual
limits=c(0, 1))+ #limite do eixo y
theme_minimal() + # Tema com fundo branco
theme(plot.title = element_text(size=20, face="bold.italic"), # Aumentar o tamanho do título e deixar em negrito/itálico
plot.subtitle = element_text(size=12, color="gray34", face="bold.italic"))+ # Aumentar o tamanho do subtítulo e deixar em negrito/itálico
labs(title = "Gráfico de Barras", # Título
subtitle = "Ocupação", # Subtítulo
x = "Ocupação", # Título do eixo x
y = "Frequência Relativa (%)", # Título do eixo y
fill = "Ocupação")+ # Título da legenda
scale_fill_brewer(palette="Set2")) # Cor das barras
(surto %>% # Data.frame
ggplot(aes(x = ocupa, fill = sexo)) + # Coluna de interesse
geom_bar(aes(y = (after_stat(count))/sum(after_stat(count))))+ # Formato de barras na forma de porcentagem relativa
scale_y_continuous(labels=scales::percent, #mudança de escala do eixo y para percentual
limits=c(0, 1))+ #limite do eixo y
theme_minimal() + # Tema com fundo branco
theme(plot.title = element_text(size=20, face="bold.italic"), # Aumentar o tamanho do título e deixar em negrito/itálico
plot.subtitle = element_text(size=12, color="gray34", face="bold.italic"))+ # Aumentar o tamanho do subtítulo e deixar em negrito/itálico
labs(title = "Gráfico de Barras", # Título
subtitle = "Ocupação x Sexo", # Subtítulo
x = "Ocupação", # Título do eixo x
y = "Frequência Relativa (%)", # Título do eixo y
fill = "Sexo")+ # Título da legenda
scale_fill_brewer(palette="Set1")) # Cor das barras
(surto %>% # Data.frame
ggplot(aes(x = caso, fill = agua)) + # Coluna de interesse
geom_bar(aes(y = (after_stat(count))/sum(after_stat(count))))+ # Formato de barras na forma de porcentagem relativa
scale_y_continuous(labels=scales::percent, #mudança de escala do eixo y para percentual
limits=c(0, 1))+ #limite do eixo y
theme_bw()+ # Tema com fundo branco e contorno preto
theme(plot.title = element_text(size=20, face="bold.italic"), # Aumentar o tamanho do título e deixar em negrito/itálico
plot.subtitle = element_text(size=12, color="gray34", face="bold.italic"), # Aumentar o tamanho do subtítulo e deixar em negrito/itálico
strip.text = element_text(size=12, color="white"), # Alterar a cor do texto da faceta
strip.background = element_rect (fill="gray20"))+ # Alterar a cor de fundo da faceta
labs(title = "Gráfico de Barras", # Título
subtitle = "Caso de intoxicação alimentar x Água x Sexo", # Subtítulo
x = "Intoxicação alimentar", # Título do eixo x
y = "Frequência Relativa (%)", # Título do eixo y
fill = "Bebeu\nÁgua?")+ # Título da legenda
scale_fill_manual(values = c("cornflowerblue", "dodgerblue4"))+ # Cor das barras
facet_wrap(~sexo)) # Separar em facetas
o ggplot não tem uma função específica direito para fazer o gráfico de setores, então é um pouco remendado Não consegui adicionar de uma forma boa os números no gráfico
(surto %>% # Data.frame
ggplot(aes(x = "", fill = caso)) + # Coluna de interesse
geom_bar(width = 1) + # utilizamos um gráfico de barras que vai ser arredondado para virar o gráfico de setores
coord_polar(theta = "y", start = 0)) # Função utilizada para montar gráfico de setores
(surto %>% # Data.frame
ggplot(aes(x = "", fill = caso)) + # Coluna de interesse
geom_bar(width = 1) + # utilizamos um gráfico de barras que vai ser arredondado para virar o gráfico de setores
coord_polar(theta = "y", start = 0)+ # função utilizada para montar gráfico de setores
theme_minimal() + # Tema com fundo branco
theme(plot.title = element_text(size=20, face="bold.italic"), # Aumentar o tamanho do título e deixar em negrito/itálico
plot.subtitle = element_text(size=12, color="gray34", face="bold.italic"), # Aumentar o tamanho do subtítulo e deixar em negrito/itálico
axis.ticks = element_blank(), # Remover linhas adicionais
axis.text.x = element_blank(), # Remover linhas adicionais
panel.grid = element_blank())+ # Remover linhas adicionais
geom_text(stat = "count", aes(label = paste0(round (..count../sum(..count..)*100, 1),"%")), position = position_stack(vjust = 0.5), color="white", fontface="bold", size = 5) + # Texto dentro do gráfico com a porcentagem
labs(title = "Gráfico de Setores", # Título
subtitle = "Intoxicação Alimentar", # Subtítulo
x = "", # Título do eixo x
y = "", # Título do eixo y
fill = "Caso de intoxicação\nalimentar?") + # Título da legenda
scale_fill_brewer(palette = "Set1")) # Cor de cada grupo
(surto %>% # Data.frame
ggplot(aes(x = hb)) + # Coluna de interesse
geom_histogram()) # Formato de histograma
(surto %>% # Data.frame
ggplot(aes(x = hb)) + # Coluna de interesse
geom_histogram(bins = 40, fill = "midnightblue", color = "gray88")+ # Formato de histograma e determinar o número de "caixas" e as cores do histograma
theme_minimal() + # Tema com fundo branco
theme(plot.title = element_text(size=20, face="bold.italic"), # Aumentar o tamanho do título e deixar em negrito/itálico
plot.subtitle = element_text(size=12, color="gray34", face="bold.italic"))+ # Aumentar o tamanho do subtítulo e deixar em negrito/itálico
labs(title = "Histograma", # Título
subtitle = "Valor de hemoglobina", # Subtítulo
x = "Hemoglobina (g/dL)", # Título do eixo x
y = "Frequência Absoluta (N)", # Título do eixo y
fill = "")) # Título da legenda
(surto %>% # Data.frame
ggplot(aes(x = hb)) + # Coluna de interesse
geom_histogram(aes(fill = sexo), bins = 40, color = "gray88")+ # Formato de histograma e determinar o número de "caixas" e as cores do histograma
theme_minimal() + # Tema com fundo branco
theme(plot.title = element_text(size=20, face="bold.italic"), # Aumentar o tamanho do título e deixar em negrito/itálico
plot.subtitle = element_text(size=12, color="gray34", face="bold.italic"))+ # Aumentar o tamanho do subtítulo e deixar em negrito/itálico
labs(title = "Histograma", # Título
subtitle = "Valor de hemoglobina x Sexo", # Subtítulo
x = "Hemoglobina (g/dL)", # Título do eixo x
y = "Frequência Absoluta (N)", # Título do eixo y
fill = "Sexo")+ # Título da legenda
scale_fill_brewer(palette="Set1")) # Cor das barras
(surto %>% # Data.frame
ggplot(aes(x = hb)) + # Coluna de interesse
geom_histogram(aes(fill = sexo), bins = 30, color = "gray88")+ # Formato de histograma e determinar o número de "caixas" e as cores do histograma
theme_bw() + # Tema com fundo branco
theme(plot.title = element_text(size=20, face="bold.italic"), # Aumentar o tamanho do título e deixar em negrito/itálico
plot.subtitle = element_text(size=12, color="gray34", face="bold.italic"), # Aumentar o tamanho do subtítulo e deixar em negrito/itálico
strip.text = element_text(size=12, color="white"), # Alterar a cor do texto da faceta
strip.background = element_rect (fill="gray20"))+ # Alterar a cor de fundo da faceta
labs(title = "Histograma", # Título
subtitle = "Valor de hemoglobina x Sexo x Caso de intoxicação alimentar", # Subtítulo
x = "Hemoglobina (g/dL)", # Título do eixo x
y = "Frequência Absoluta (N)", # Título do eixo y
fill = "Sexo")+ # Título da legenda
scale_fill_brewer(palette="Set1")+ # Cor das barras
facet_wrap(~caso)) # Separar em facetas
(surto %>% # Data.frame
ggplot(aes(y = leuco)) + # Coluna de interesse
geom_boxplot()) # Formato de boxplot
(surto %>% # Data.frame
ggplot(aes(y = leuco)) + # Coluna de interesse
geom_boxplot(fill = "lightgreen", color="darkgreen")+ # Formato de boxplot
theme_minimal()+ # Tema com fundo branco
theme(plot.title = element_text(size=20, face="bold.italic"), # Aumentar o tamanho do título e deixar em negrito/itálico
plot.subtitle = element_text(size=12, color="gray34", face="bold.italic"))+ # Aumentar o tamanho do subtítulo e deixar em negrito/itálico
labs(title = "Boxplot", # Título
subtitle = "Valor de leucócitos", # Subtítulo
x = "", # Título do eixo x
y = "Número de Leucócitos (uL)")) # Título do eixo y
(surto %>% # Data.frame
ggplot(aes(y = leuco, x = ocupa, color = ocupa)) + # Coluna de interesse
geom_boxplot()+ # Formato de boxplot
theme_minimal()+ # Tema com fundo branco
theme(plot.title = element_text(size=20, face="bold.italic"), # Aumentar o tamanho do título e deixar em negrito/itálico
plot.subtitle = element_text(size=12, color="gray34", face="bold.italic"))+ # Aumentar o tamanho do subtítulo e deixar em negrito/itálico
labs(title = "Boxplot", # Título
subtitle = "Valor de leucócitos x Ocupação", # Subtítulo
x = "Ocupação", # Título do eixo x
y = "Número de Leucócitos (uL)", # Título do eixo y
color = "Ocupação") + # Título da legenda
scale_color_brewer(palette="Set1")) # Cor dos gráficos
(surto %>% # Data.frame
ggplot(aes(y = leuco, x = caso, color = caso)) + # Coluna de interesse
geom_boxplot()+ # Formato de boxplot
theme_bw()+ # Tema com fundo branco e contorno preto
theme(plot.title = element_text(size=20, face="bold.italic"), # Aumentar o tamanho do título e deixar em negrito/itálico
plot.subtitle = element_text(size=12, color="gray34", face="bold.italic"), # Aumentar o tamanho do subtítulo e deixar em negrito/itálico
strip.text = element_text(size=12, color="white"), # Alterar a cor do texto da faceta
strip.background = element_rect (fill="gray20"))+ # Alterar a cor de fundo da faceta
labs(title = "Boxplot", # Título
subtitle = "Valor de leucócitos x Ocupação x Intoxicação alimentar", # Subtítulo
x = "Intoxicação alimentar", # Título do eixo x
y = "Número de Leucócitos (uL)", # Título do eixo y
color = "Caso de intoxicação\nalimentar") + # Título da legenda
scale_color_brewer(palette="Set1")+ # Cor dos gráficos
facet_wrap(~ocupa)) # Separar em facetas
(surto %>% # Data.frame
ggplot(aes(x = hb)) + # Coluna de interesse
geom_density()) # Formato de densidade
(surto %>% # Data.frame
ggplot(aes(x = hb)) + # Coluna de interesse
geom_density(fill = "firebrick3", color = "gray88")+ # Formato de histograma e determinar o número de grupos e as cores do histograma
geom_vline(aes(xintercept=mean(hb)), color="black", linetype="dashed", size=1)+ #linha da média
theme_minimal() + # Tema com fundo branco
theme(plot.title = element_text(size=20, face="bold.italic"), # Aumentar o tamanho do título e deixar em negrito/itálico
plot.subtitle = element_text(size=12, color="gray34", face="bold.italic"))+ # Aumentar o tamanho do subtítulo e deixar em negrito/itálico
labs(title = "Gráfico de Densidade", # Título
subtitle = "Valor de hemoglobina", # Subtítulo
x = "Hemoglobina (g/dL)", # Título do eixo x
y = "Densidade", # Título do eixo y
fill = "")) # Título da legenda
(surto %>% # Data.frame
ggplot(aes(x = hb, fill = caso)) + # Coluna de interesse
geom_density(color = "gray88", alpha = 0.5)+ # Formato de histograma e determinar o número de grupos e as cores do histograma
geom_vline(aes(xintercept=mean(hb)), color="black", linetype="dashed", size=1)+ #linha da média
theme_minimal() + # Tema com fundo branco
theme(plot.title = element_text(size=20, face="bold.italic"), # Aumentar o tamanho do título e deixar em negrito/itálico
plot.subtitle = element_text(size=12, color="gray34", face="bold.italic"))+ # Aumentar o tamanho do subtítulo e deixar em negrito/itálico
labs(title = "Gráfico de Densidade", # Título
subtitle = "Valor de hemoglobina x Caso de intoxicação alimentar", # Subtítulo
x = "Hemoglobina (g/dL)", # Título do eixo x
y = "Densidade", # Título do eixo y
fill = "Caso de intoxicação\nalimentar?")+ # Título da legenda
scale_fill_brewer(palette="Set1")) # Cor dos gráficos
(surto %>% # Data.frame
ggplot(aes(x = hb, fill = caso)) + # Coluna de interesse
geom_density(color = "gray88", alpha = 0.5)+ # Formato de histograma e determinar o número de grupos e as cores do histograma
geom_vline(aes(xintercept=mean(hb)), color="black", linetype="dashed", size=1)+ #linha da média
theme_bw() + # Tema com fundo branco
theme(plot.title = element_text(size=20, face="bold.italic"), # Aumentar o tamanho do título e deixar em negrito/itálico
plot.subtitle = element_text(size=12, color="gray34", face="bold.italic"), # Aumentar o tamanho do subtítulo e deixar em negrito/itálico
strip.text = element_text(size=12, color="white"), # Alterar a cor do texto da faceta
strip.background = element_rect (fill="gray20"))+ # Alterar a cor de fundo da faceta
labs(title = "Gráfico de Densidade", # Título
subtitle = "Valor de hemoglobina x Caso de intoxicação alimentar x Sexo", # Subtítulo
x = "Hemoglobina (g/dL)", # Título do eixo x
y = "Densidade", # Título do eixo y
fill = "Caso de intoxicação\nalimentar?")+ # Título da legenda
scale_fill_brewer(palette="Set1")+ # Cor dos gráficos
facet_wrap(~sexo)) # Separar em facetas
(surto %>% # Data.frame
ggplot(aes(x = hb, y = leuco)) + # Coluna de interesse
geom_point()) # Formato de densidade
(surto %>% # Data.frame
ggplot(aes(x = hb, y = leuco)) + # Coluna de interesse
geom_point(color = "cyan4")+ # Formato de densidade
geom_smooth(method = "lm", se = FALSE, color="dodgerblue4") + # Linha de tendência dos pontos
theme_minimal() + # Tema com fundo branco
theme(plot.title = element_text(size=20, face="bold.italic"), # Aumentar o tamanho do título e deixar em negrito/itálico
plot.subtitle = element_text(size=12, color="gray34", face="bold.italic"))+ # Aumentar o tamanho do subtítulo e deixar em negrito/itálico
labs(title = "Gráfico de Dispersão", # Título
subtitle = "Valor de hemoglobina x Valor de Leucócitos", # Subtítulo
x = "Hemoglobina (g/dL)", # Título do eixo x
y = "Leucócitos (uL)")) # Título do eixo y
(surto %>% # Data.frame
ggplot(aes(x = hb, y = leuco, color = sexo)) + # Coluna de interesse
geom_point()+ # Formato de densidade
geom_smooth(method = "lm", se = FALSE) + # Linha de tendência dos pontos
theme_minimal() + # Tema com fundo branco
theme(plot.title = element_text(size=20, face="bold.italic"), # Aumentar o tamanho do título e deixar em negrito/itálico
plot.subtitle = element_text(size=12, color="gray34", face="bold.italic"))+ # Aumentar o tamanho do subtítulo e deixar em negrito/itálico
labs(title = "Gráfico de Dispersão", # Título
subtitle = "Valor de hemoglobina x Valor de leucócitos x Sexo", # Subtítulo
x = "Hemoglobina (g/dL)", # Título do eixo x
y = "Leucócitos (uL)", # Título do eixo y
color = "Sexo")+ # Título da legenda
scale_color_manual(values = c("dodgerblue4", "darkgoldenrod2"))) # Cor das bolinhas e linhas
# Gerando matrix de correlação de pearson e p-valores somente com as variáeis quantitativas
# Pode ser realizado com mais variáveis desde que sejam numéricas
matrix <- rcorr(as.matrix(surto[,c("hb", "leuco", "tgl")]), type = c("pearson"))
matrix$P[is.na(matrix$P)] <- 0
ggcorrplot::ggcorrplot(matrix$r, # a matriz a ser visualizada
lab = TRUE, # plota os números
lab_size = 5, # regula o tamanho do número
digits = 2, # casas depois da vírgula
colors = c("blueviolet", "white", "firebrick"), # altera cores
legend.title = "Pearson\nCorrelation\n", # título da legenda
p.mat = matrix$P)+ # mostra o que não tem correlação significativa com X
#insig = "blank")+ # deixa em branco o que não tem correlação significativa
theme(plot.title = element_text(size=20, face="bold.italic"), # Aumentar o tamanho do título e deixar em negrito/itálico
plot.subtitle = element_text(size=12, color="gray34", face="bold.italic"))+ # Aumentar o tamanho do subtítulo e deixar em negrito/itálico
labs(title = "Matriz de Correlação", # Título
subtitle = "Pearson") # Subtítulo
media <- ddply(surto, "caso", summarise, grp.mean=mean(leuco, na.rm=TRUE))
(surto %>% # Data.frame
ggplot(aes(x = leuco, fill = caso)) + # Coluna de interesse
geom_histogram(aes(y=..density..), alpha=0.5, position = "identity", color="black") + # Formato de histograma e determinar o número de grupos e as cores do histograma
geom_density(color = "gray88", alpha = 0.3)+ # Formato de densidade
geom_vline(data = media, aes(xintercept=grp.mean), color="black", linetype="dashed", size=1, show.legend = F)+ #linha da média
theme_minimal() + # Tema com fundo branco
theme(plot.title = element_text(size=20, face="bold.italic"), # Aumentar o tamanho do título e deixar em negrito/itálico
plot.subtitle = element_text(size=12, color="gray34", face="bold.italic"))+ # Aumentar o tamanho do subtítulo e deixar em negrito/itálico
labs(title = "Histograma + Gráfico de Densidade", # Título
subtitle = "Valor de Leucócitos x Caso de intoxicação alimentar", # Subtítulo
x = "Hemoglobina (g/dL)", # Título do eixo x
y = "Densidade", # Título do eixo y
fill = "Caso de intoxicação\nalimentar?")+ # Título da legenda
scale_fill_brewer(palette="Set1")) # Cor dos gráficos
(surto[surto$caso=="Sim",] %>% # Data.frame
ggplot(aes(y = leuco, x = gravidade, color = gravidade)) + # Coluna de interesse
ggdist::stat_halfeye(aes(fill = gravidade), alpha = 0.4, show.legend = FALSE, adjust = .5, width = .6, .width = 0, justification = -.3) +
geom_boxplot(width = 0.25)+ # Formato de boxplot
geom_jitter(alpha = 0.6, position = position_jitter(width = 0.1, seed = 0)) + # Formato de bolinhas (jitter)
theme_minimal()+ # Tema com fundo branco
theme(plot.title = element_text(size=20, face="bold.italic"), # Aumentar o tamanho do título e deixar em negrito/itálico
plot.subtitle = element_text(size=12, color="gray34", face="bold.italic"))+ # Aumentar o tamanho do subtítulo e deixar em negrito/itálico
labs(title = "Raincloud Plot", # Título
subtitle = "Valor de leucócitos x Gravidade do caso", # Subtítulo
x = "Gravidade do caso", # Título do eixo x
y = "Leucócitos (uL)", # Título do eixo y
color = "Gravidade") + # Título da legenda
scale_color_brewer(palette="Set1")+ # Cor dos gráficos
scale_fill_brewer(palette="Set1")) # Cor dos gráficos
Convertendo gráfico ggplot2 em gráfico plotly (interativo).
Ele perde um pouco da edição estética, mas permite explorar os dados do gráfico. Ele pode ser usado em qualquer tipo de gráfico, mas geralmente prefiro usar em box plots, scatter plots, heatmaps e mapas.
Também podemos alterar outros detalhes com algumas soluções alternativa, porém são um pouco mais complicadas.
# Box Plot
ggplotly(surto %>% # Data.frame
ggplot(aes(y = leuco, x = ocupa, color = ocupa)) + # Coluna de interesse
geom_boxplot()+ # Formato de boxplot
theme_minimal()+ # Tema com fundo branco
theme(plot.title = element_text(size=20, face="bold.italic"))+ # Aumentar o tamanho do título e deixar em negrito/itálico
labs(title = "Boxplot", # Título
subtitle = "Valor de leucócitos x Ocupação", # Subtítulo
x = "Ocupação", # Título do eixo x
y = "Leucócitos (uL)", # Título do eixo y
color = "Ocupação") + # Título da legenda
scale_color_brewer(palette="Set1")) %>% # Cor das barras
layout(title = list(text = paste0('<b>','Box Plot','<b>',
'<br>',
'<sup>','Valor de leucócitos x Ocupação', '</sup>')))# Gráfico de dispersão
ggplotly(surto %>% # Data.frame
ggplot(aes(x = hb, y = leuco, color = sexo)) + # Coluna de interesse
geom_point()+ # Formato de densidade
geom_smooth(method = "lm", se = FALSE) + # Linha de tendência dos pontos
theme_minimal() + # Tema com fundo branco
theme(plot.title = element_text(size=20, face="bold.italic"), # Aumentar o tamanho do título e deixar em negrito/itálico
plot.subtitle = element_text(size=12, color="gray34", face="bold.italic"))+ # Aumentar o tamanho do subtítulo e deixar em negrito/itálico
labs(title = "Gráfico de Dispersão", # Título
subtitle = "Valor de hemoglobina x Valor de Leucócitos x Sexo", # Subtítulo
x = "Hemoglobina (g/dL)", # Título do eixo x
y = "Leucócitos (uL)", # Título do eixo y
color = "Sexo")+ # Título da legenda
scale_color_manual(values = c("dodgerblue4", "darkgoldenrod2"))) %>% # Cor das bolinhas
layout(title = list(text = paste0('<b>','Gráfico de Dispersão','<b>',
'<br>',
'<sup>','Valor de hemoglobina x Valor de Leucócitos x Sexo', '</sup>')))Galerias
Tutoriais e recursos adicionais
1 - Filtre os indivíduos com caso de intoxicação alimentar e crie um gráfico de barras com o nível de gravidade desses indivíduos, posteriormente no pinte o gráfico de acordo com o sexo dos indivíduos. Indique qual grau de gravidade é o mais prevalente na amostra.
2 - Crie um histograma usando o valor de triglicérides e divida o histograma em 50 caixas.
3 - Filtre os indivíduos com caso de intoxicação alimentar e crie um boxplot com o valor de leucócitos desses indivíduos separado pelo nível de gravidade da intoxicação alimentar. Indique qual grau de gravidade possui maior mediana.
4 - Usando ggplot, crie um gráfico de dispersão representando o valor de leucócitos e o valor de triglicérides. Indique se há indícios de uma correlação positiva, negativa ou ausência de correlação entre essas variáveis.
5 - Utilizando quaisquer duas variáveis do banco de dados (não repita exemplos deste tutorial!), crie um gráfico e descreva quais informações o gráfico lhe fornece. O tipo de gráfico pode ser o que você quiser.